論文の概要: HAct: Out-of-Distribution Detection with Neural Net Activation Histograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04837v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 19:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 19:29:46.377759
• Title: HAct: Out-of-Distribution Detection with Neural Net Activation Histograms
• Title（参考訳）: HAct:ニューラルネット活性化ヒストグラムを用いた分布外検出
• Authors: Sudeepta Mondal and Ganesh Sundaramoorthi
• Abstract要約: 本稿では,OOD検出のための新しい記述子HActを提案する。すなわち,入力データの影響下でのニューラルネットワーク層の出力値の確率分布(ヒストグラムで近似)について述べる。 複数の画像分類ベンチマークにおいて,HActはOOD検出における最先端技術よりもはるかに精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.795929277007233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a simple, efficient, and accurate method for detecting out-of-distribution (OOD) data for trained neural networks. We propose a novel descriptor, HAct - activation histograms, for OOD detection, that is, probability distributions (approximated by histograms) of output values of neural network layers under the influence of incoming data. We formulate an OOD detector based on HAct descriptors. We demonstrate that HAct is significantly more accurate than state-of-the-art in OOD detection on multiple image classification benchmarks. For instance, our approach achieves a true positive rate (TPR) of 95% with only 0.03% false-positives using Resnet-50 on standard OOD benchmarks, outperforming previous state-of-the-art by 20.67% in the false positive rate (at the same TPR of 95%). The computational efficiency and the ease of implementation makes HAct suitable for online implementation in monitoring deployed neural networks in practice at scale.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トレーニングニューラルネットワークの配布外データ(OOD)を簡易かつ効率的に検出する手法を提案する。 本稿では,入力データの影響下でのニューラルネットワーク層の出力値の確率分布(ヒストグラム近似)をood検出するための新しい記述子hact-アクティベーションヒストグラムを提案する。 HAct記述子に基づいてOOD検出器を定式化する。 複数の画像分類ベンチマークにおいて,HActはOOD検出における最先端技術よりもはるかに精度が高いことを示す。 例えば、我々の手法は標準OODベンチマークでResnet-50を用いて0.03%の偽陽性で95%の真正率(TPR)を達成し、偽陽性率を20.67%上回った(同じTPRの95%)。 計算効率と実装の容易さにより、HActは大規模にデプロイされたニューラルネットワークを監視できるオンライン実装に適している。

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